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Enregistrement W2793050345 · doi:10.1111/jppi.12230

Validity of Self‐Reported Height and Weight to Derive BMI in Adults Participating in Special Olympics

2018· article· en· W2793050345 sur OpenAlexaff
Kristin Dobranowski, Meghann Lloyd, Pierre Côté, Robert Balogh

Notice bibliographique

RevueJournal of Policy and Practice in Intellectual Disabilities · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationSpecial Olympics
Mots-clésOverweightObesityBody mass indexMedicinePopulationConfidence intervalNormal weightDemographyGerontologyPsychologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Individuals with intellectual disabilities (ID) experience high rates of overweight and obesity. Accurate height and weight data is needed to determine overweight and obesity, but direct measurement is not always feasible in large samples. In the general population, overweight and obesity prevalence studies have validated adult self‐reported height and weight, but this has not been done for adults with ID. The objectives of this study were to determine the validity of self‐reported height, weight, and derived body mass index (BMI), and to determine the diagnostic accuracy of derived BMI to identify overweight and obesity. Self‐reported height and weight were collected from 40 adult Special Olympics participants. The validity of self‐reported height and weight was determined by comparing them to measured height and weight. The differences between self‐reported and measured height, weight, and derived BMI were not significantly different; however, these findings were derived from results with wide confidence intervals. A high percentage of study participants correctly classified themselves as overweight/obese (sensitivity = 92.9%). This exploratory study encourages self‐reports and inclusion of individuals with ID in epidemiological studies, but requires further examination with a larger sample.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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